在本文中，我们在局部不同的牵引条件下解决了处理限制的运动规划和控制问题。我们提出了一种新的解决方案方法，其中通过源自预测摩擦估计来表示预测地平线上的牵引变化。在后退地平线时装解决了约束的有限时间最佳控制问题，施加了这些时变的约束。此外，我们的方法具有集成的采样增强程序，该过程解决了对突然约束改变而产生的局部最小值的不可行性和敏感性的问题，例如，由于突然的摩擦变化。我们在一系列临界情景中验证了沃尔沃FH16重型车辆的提议算法。实验结果表明，通过确保计划运动的动态可行性，通过确保高牵引利用时，牵引自适应运动规划和控制改善了避免事故的车辆的能力，既通过适应低局部牵引。

延迟在迅速变化的环境中运行的自主系统的危害安全性，例如在自动驾驶和高速赛车方面的交通参与者的非确定性。不幸的是，在传统的控制器设计或在物理世界中部署之前，通常不考虑延迟。在本文中，从非线性优化到运动计划和控制以及执行器引起的其他不可避免的延迟的计算延迟被系统地和统一解决。为了处理所有这些延迟，在我们的框架中：1）我们提出了一种新的过滤方法，而没有事先了解动态和干扰分布的知识，以适应，安全地估算时间变化的计算延迟； 2）我们为转向延迟建模驱动动力学； 3）所有约束优化均在强大的管模型预测控制器中实现。对于应用的优点，我们证明我们的方法适合自动驾驶和自动赛车。我们的方法是独立延迟补偿控制器的新型设计。此外，在假设无延迟作为主要控制器的学习控制器的情况下，我们的方法是主要控制器的安全保护器。

具有许多移动代理的城市环境的运动计划可以看作是组合问题。通过在左右之后，左右或左后通过障碍物，自动驾驶汽车可以选择执行多个选项。这些组合方面需要在计划框架中考虑到。我们通过提出一种结合轨迹计划和操纵推理的新型计划方法来解决这个问题。我们定义了沿参考曲线的动态障碍的分类，使我们能够提取战术决策序列。我们将纵向和横向运动分开，以加快基于优化的轨迹计划。为了将获得的轨迹集绘制为操纵变体，我们定义了一种语义来描述它们。这使我们能够选择最佳轨迹，同时还可以确保随着时间的推移操纵的一致性。我们证明了我们的方法的能力，即仍被普遍认为是具有挑战性的场景。

在腿的运动中重新规划对于追踪所需的用户速度，在适应地形并拒绝外部干扰的同时至关重要。在这项工作中，我们提出并测试了实验中的实时非线性模型预测控制（NMPC），用于腿部机器人，以实现各种地形上的动态运动。我们引入了一种基于移动性的标准来定义NMPC成本，增强了二次机器人的运动，同时最大化腿部移动性并提高对地形特征的适应。我们的NMPC基于实时迭代方案，使我们能够以25美元的价格重新计划在线，\ Mathrm {Hz} $ 2 $ 2 $ 2美元的预测地平线。我们使用在质量框架中心中定义的单个刚体动态模型，以提高计算效率。在仿真中，测试NMPC以横穿一组不同尺寸的托盘，走进V形烟囱，并在崎岖的地形上招揽。在真实实验中，我们展示了我们的NMPC与移动功能的有效性，使IIT为87美元\，\ Mathrm {kg} $四分之一的机器人HIQ，以实现平坦地形上的全方位步行，横穿静态托盘，并适应在散步期间重新定位托盘。

在粗糙的地形上的动态运动需要准确的脚部放置，避免碰撞以及系统的动态不足的计划。在存在不完美且常常不完整的感知信息的情况下，可靠地优化此类动作和互动是具有挑战性的。我们提出了一个完整的感知，计划和控制管道，可以实时优化机器人所有自由度的动作。为了减轻地形所带来的数值挑战，凸出不平等约束的顺序被提取为立足性可行性的局部近似值，并嵌入到在线模型预测控制器中。每个高程映射预先计算了步骤性分类，平面分割和签名的距离场，以最大程度地减少优化过程中的计算工作。多次射击，实时迭代和基于滤波器的线路搜索的组合用于可靠地以高速率解决该法式问题。我们在模拟中的间隙，斜率和踏上石头的情况下验证了所提出的方法，并在Anymal四倍的平台上进行实验，从而实现了最新的动态攀登。

Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.

历史上，轨迹计划和控制已分为自动驾驶堆栈中的两个模块。轨迹计划的重点是更高级别的任务，例如避免障碍物并保持在路面上，而控制器则尽最大努力遵循有史以来不断变化的参考轨迹。我们认为，由于计划中的轨迹与控制器可以执行的内容不匹配，因此这种分离是有缺陷的，并且（2）由于模型预测性控制（MPC）范式的灵活性而不必要。取而代之的是，在本文中，我们提出了一个基于统一的MPC轨迹计划和控制计划，该计划可确保在道路边界，静态和动态环境方面的可行性，并实施乘客舒适性限制。在各种方案中，对该方案进行了严格的评估，这些方案旨在证明最佳控制问题（OCP）设计和实时解决方案方法的有效性。原型代码将在https://github.com/watonomous/control上发布。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

本文介绍了用于自动赛车的多层运动计划和控制架构，能够避免静态障碍，进行主动超越并达到75 $ m/s $以上的速度。使用的脱机全局轨迹生成和在线模型预测控制器高度基于车辆的优化和动态模型，在该模型中，在基本的Pacejka Magic公式的扩展版本中，轮胎和弯曲效果表示。使用多体汽车运动库鉴定并验证了所提出的单轨模型，这些模型允许正确模拟车辆动力学，在丢失实际实验数据时尤其有用。调整了控制器的基本正规化项和约束，以降低输入的变化速率，同时确保可接受的速度和路径跟踪。运动计划策略由一个基于Fren \'ET框架的计划者组成，该计划者考虑了Kalman过滤器产生的对手的预测。策划者选择了无碰撞路径和速度轮廓要在3秒钟的视野中跟踪，以实现不同的目标，例如跟随和超车。该提议的解决方案已应用于达拉拉AV-21赛车，并在椭圆形赛道上进行了测试，可实现高达25 $ m/s^{2} $的横向加速度。

在自主驾驶的背景下，已知迭代线性二次调节器（ILQR）是在运动计划问题中处理非线性车辆模型的有效方法。特别是，受约束的ILQR算法在不同类型的一般限制下实现运动计划任务方面表现出了值得注意的计算效率结果。但是，受约束的ILQR方法需要在使用对数屏障函数时在第一次迭代时作为先决条件进行可行的轨迹。同样，该方法为纳入快速，高效和有效的优化方法开辟了可能性，以进一步加快优化过程，从而可以成功地满足实时实施的要求。在本文中，定义明确的运动计划问题是在非线性车辆动力学和各种约束下提出的，并利用了乘数的交替方向方法来确定利用ILQR的最佳控制动作。该方法能够在第一次迭代时规避轨迹的可行性要求。然后研究了自动驾驶汽车运动计划的说明性示例。拟议的开发实现了高度计算效率的值得注意的成就。与基于对数屏障函数的约束ILQR算法进行比较，我们提出的方法在三种驾驶场景中，平均计算时间降低了31.93％，38.52％和44.57％；与优化求解器IPOPT相比，我们提出的方法将平均计算时间降低了46.02％，53.26％和88.43％。结果，可以通过我们提出的框架实现实时计算和实施，因此它为公路驾驶任务提供了额外的安全性。

在公共道路上大规模的自动车辆部署有可能大大改变当今社会的运输方式。尽管这种追求是在几十年前开始的，但仍有公开挑战可靠地确保此类车辆在开放环境中安全运行。尽管功能安全性是一个完善的概念，但测量车辆行为安全的问题仍然需要研究。客观和计算分析交通冲突的一种方法是开发和利用所谓的关键指标。在与自动驾驶有关的各种应用中，当代方法利用了关键指标的潜力，例如用于评估动态风险或过滤大型数据集以构建方案目录。作为系统地选择适当的批判性指标的先决条件，我们在自动驾驶的背景下广泛回顾了批判性指标，其属性及其应用的现状。基于这篇综述，我们提出了一种适合性分析，作为一种有条不紊的工具，可以由从业者使用。然后，可以利用提出的方法和最新审查的状态来选择涵盖应用程序要求的合理的测量工具，如分析的示例性执行所证明。最终，高效，有效且可靠的衡量自动化车辆安全性能是证明其可信赖性的关键要求。

本文提出了一种模型预测控制（MPC）静态跟踪静态和动态障碍物的算法。我们的主要贡献在于提高了潜在的非凸轨道优化的计算途径和可靠性。结果是MPC算法，在笔记本电脑和嵌入式硬件设备（如Jetson TX2）上运行实时运行。我们的方法依赖于在由此产生的轨迹优化中引起多凸结构的跟踪，碰撞和遮挡约束的新颖重新装配。我们利用拆分Bregman迭代技术利用这些数学结构，最终将我们的MPC减少到几毫秒内可解决的一系列凸二次程序。即使考虑到目标轨迹和动态障碍物的简单恒定速度预测，我们的快速重新计划允许在复杂环境中遮挡和无碰撞跟踪。我们在现实物理发动机中进行广泛的台面标记，并表明我们的MPC在可视性，平滑度和计算时度量中表现出最先进的算法。

然而，由于各种交通/道路结构方案以及人类驾驶员行为的长时间分布，自动驾驶的感应，感知和本地化取得了重大进展，因此，对于智能车辆来说，这仍然是一个持开放态度的挑战始终知道如何在有可用的传感 /感知 /本地化信息的道路上做出和执行最佳决定。在本章中，我们讨论了人工智能，更具体地说，强化学习如何利用运营知识和安全反射来做出战略性和战术决策。我们讨论了一些与强化学习解决方案的鲁棒性及其对自动驾驶驾驶策略的实践设计有关的具有挑战性的问题。我们专注于在高速公路上自动驾驶以及增强学习，车辆运动控制和控制屏障功能的整合，从而实现了可靠的AI驾驶策略，可以安全地学习和适应。

在本文中，提出了针对遥控道路车辆的转向动作自适应巡航控制方法（ACC）。为了使车辆保持安全状态，ACC方法可以覆盖人类操作员的速度控制命令。安全状态被定义为可以安全停止车辆的状态，无论操作员采用哪种转向措施。这是通过首先采样各种潜在的未来轨迹来实现的。在第二阶段，假设风险最高的轨迹，则优化了安全舒适的速度轮廓。这为车辆提供了安全的速度控制命令。在模拟中，将方法的特性与能够覆盖指挥转向角度和速度的模型预测控制方法进行比较。此外，在使用1：10尺度的车辆测试的远程运输实验中，即使操作员的控制命令会导致碰撞，提议的ACC方法也可以确保车辆的安全。

路径规划是自治车辆运动规划中的关键组成部分。路径指定车辆将旅行的几何形状，因此，对安全和舒适的车辆运动至关重要。对于城市驾驶场景，自治车辆需要能够在杂乱的环境中导航，例如，道路部分被侧面挡住的车辆/障碍物。如何生成运动学上可行和平滑的路径，可以避免复杂环境中的碰撞，使路径规划有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种新型二次编程方法，可以产生分辨率完全碰撞避免能力的最佳路径。

这项工作为过度分配的平台提供了计算轻量级运动计划器。为此，定义了针对具有多个运动链的移动平台的一般状态空间模型，该模型考虑了非线性和约束。提出的运动计划者基于一种顺序多阶段方法，该方法利用了每个步骤的温暖起步。首先，使用快速行进方法生成全球最佳和平滑的2D/3D轨迹。该轨迹作为温暖的开端馈送到一个顺序线性二次调节器，该线性二次调节器能够生成一个最佳运动计划，而无需为所有平台执行器限制。最后，考虑到模型中定义的约束，生成了可行的运动计划。在这方面，再次采用了顺序线性二次调节器，以先前生成的不受限制的运动计划作为温暖的开始。这种新颖的方法已被部署到欧洲航天局的Exomars测试漫游车中。这款漫游者是具有机器人臂的可容纳Ackermann能力的行星勘探测试床。进行了几项实验，表明所提出的方法加快了计算时间的速度，增加了火星样品检索任务的成功率，可以将其视为过度插入移动平台的代表性用例。

通常，可以将最佳运动计划作为本地和全球执行。在这样的计划中，支持本地或全球计划技术的选择主要取决于环境条件是动态的还是静态的。因此，最适当的选择是与全球计划一起使用本地计划或本地计划。当设计最佳运动计划是本地或全球的时，要记住的关键指标是执行时间，渐近最优性，对动态障碍的快速反应。与其他方法相比，这种计划方法可以更有效地解决上述目标指标，例如路径计划，然后进行平滑。因此，这项研究的最重要目标是分析相关文献，以了解运动计划，特别轨迹计划，问题，当应用于实时生成最佳轨迹的多局部航空车（MAV），影响力（MAV）时如何提出问题。列出的指标。作为研究的结果，轨迹计划问题被分解为一组子问题，详细列出了解决每个问题的方法列表。随后，总结了2010年至2022年最突出的结果，并以时间表的形式呈现。

通常，地形几何形状是非平滑的，非线性的，非凸的，如果通过以机器人为中心的视觉单元感知，则似乎部分被遮住且嘈杂。这项工作介绍了能够实时处理上述问题的完整控制管道。我们制定了一个轨迹优化问题，该问题可以在基本姿势和立足点上共同优化，但要遵守高度图。为了避免收敛到不良的本地Optima，我们部署了逐步的优化技术。我们嵌入了一个紧凑的接触式自由稳定性标准，该标准与非平板地面公式兼容。直接搭配用作转录方法，导致一个非线性优化问题，可以在少于十毫秒内在线解决。为了在存在外部干扰的情况下增加鲁棒性，我们用动量观察者关闭跟踪环。我们的实验证明了爬楼梯，踏上垫脚石上的楼梯，并利用各种动态步态在缝隙上。